七脉的笔记

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学习AI过程中的点点滴滴
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中阶教程:ContorlNet

正式开始学习本章前,请先下载以下模型,并将模型文件放到对应的文件夹内: Dreamshaper(opens in a new tab):将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 ControlNet Scribble(opens in a new tab):将其放到 ComfyUI 里的 models/controlnet 文件夹内。 ControlNet Openpose(opens in a new tab): 将其放到 ComfyUI 里的 models/control…

2025年4月28日 609点热度 0人点赞 阅读全文
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中级进阶:In/Outpainting

正式开始学习本章前,请先下载以下模型,并将模型文件放到对应的文件夹内: Dreamshaper 8-inpainting(opens in a new tab):将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 Inpainting workflow 我以下面这个场景为例解释下如何搭建 Inpainting,左侧这张图是我先用文生图功能生成的,我对图中人物的发色不满意,于是我用 ComfyUI 在原图的基础上重新生成了红色头发的人物,且对比原图,新图片除了头发外,其他地方都没有发生变…

2025年4月28日 503点热度 0人点赞 阅读全文
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中级教程:Comfy UI 的Upscale

原理介绍 按照惯例,我们先来简单聊下 Upscale 的原理。目前主流的 upscale 的方法有两种: Upscale pixel:将可视的图直接 upscale。如果拿 ComfyUI 节点解释,这个节点输入的是 image,输出的是 upscale 后的 image。 Upscale latent:另一种是将不可视的潜空间图像 upscale,如果拿 ComfyUI 节点解释,这个节点输入的是 latent 输出的是 upscale 后的 latent,最后需要经过 decode 才能变成可视的图片。 这两种…

2025年4月28日 549点热度 0人点赞 阅读全文
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中级教程:图生图

正式开始学习本章前,请先下载以下模型,并将模型文件放到对应的文件夹内: Dreamshaper(opens in a new tab):将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 stable-diffusion-2-1-unclip(opens in a new tab):你可以下载 h 或 l 版本,并将其放到 ComfyUI 里的 models/checkpoints 文件夹内。 coadapter-style-sd15v1(opens in a new tab):将其放…

2025年4月28日 555点热度 0人点赞 阅读全文
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Comfy中如何选择自己的模型?

1. 确定模型类型 首先,你需要确定你的需求,然后根据不同的需求下载不同的模型。 根据需求,常见的模型有以下几类: Base 模型: 就是最常见的 AI 文生图模型,输入一段文字指令,AI 会根据你的指令生成图片。较常见的有 Stable Diffusion v1.5,Stable Diffusion XL 等。 LoRA 模型: 你可以简单将其理解为一种滤镜模型。通过它能生成更特殊的图片,比如在 Workflow 中加载线稿 LoRA 模型,就可以生成线稿风格的图片。甚至还有一些 LoRA 模型能让 AI 生成特…

2025年4月28日 349点热度 0人点赞 阅读全文
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前言篇:为什么学习ComfyUI?

Midjourney VS ComfyUI 在回答这个问题之前,我觉得有必要介绍下目前市面上的各种 AI 生图产品,或者是 AI 生视频产品。在我的眼里,他们主要分成两大类: 模型与产品融合的产品,比如 Midjourney,Stability AI 等等。 模型与产品分离的产品,比如 SD Web UI、ComfyUI 等等。 这两类产品的优劣势如下: 融合产品(如 Midjourney,Stability AI 等) 分离产品(如 SD WebUI,ComfyUI 等) 学习成本 低,产品一般对 UX 进行优化…

2025年4月28日 396点热度 0人点赞 阅读全文
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